본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.
유방 질만 분석을 위한 병리진단에서는 암종세포의 세관형성 정도와 핵의 다형성과 유사분말정도를 기준으로 하여 나누는 방법이 용이하고 재현성이 높다. 그 중에서도 세포핵의 크기와 다형성, 핵과 세포질의 비율은 양성종양과 악성종양을 분류하는데 있어서 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 논문에서는 유방 질단 영상에서 세포핵을 추출하여, 핵의 형태학적 특징값인 핵의 연적 둘레, 가로·세로(장·단축)의 길이를 구하고 핵과 세포질의 비율을 계산한 후, 추출한 형태학적 특성 칸들이 양성종양과 악성종양으로 분류하는데 있어서 유의한 특성 값인지 비교·분석하였다.
데이터 스트림을 처리하기 위한 연속집계질의 수행 시 중복연산 및 메모리의 절약을 위하여 큐를 공유하는 자원공유기법이 연구되었다. 기존의 자원공유 기법들은 질의의 프리디킷이 일치할 때만 처리하기 때문에, 질의의 프리디킷이 차이가 나는 경우가 많은 다중공간 집계질의가 자주 요청되는 u-GIS 환경에서 효율적으로 중복영역을 처리할 수 있는 자원공유 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공간영역을 효율적으로 그룹화하는 R-tree 의 특징을 이용하여 질의간의 중복영역을 그룹화하고 중복영역의 자원을 패인(Pane)구조를 이용하여 공유한다. 노드 수에 제한이 없고 레벨을 1로 하는 R-tree 로 유사한 위치의 질의들을 그룹화 한 후, 그 질의들의 영역이 겹쳐지는 부분을 패인을 이용해 집계 값을 공유하여 중복계산을 피하는 방법이다. 제안 기법은 공간 집계질의를 처리할 수 있고, 기존의 계층구조의 자원공유 기법을 사용할 때에 비해 자원을 적게 사용하고 질의 처리 시간을 단축시켰다. 성능평가를 통하여 제안기법이 메모리 사용량을 감소시키는 것을 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
이미지 데이타베이스에서 이미지의 객체에 대한 모양 정보는 효율적인 유사성 검색을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 객체의 지역적인 모양 특징 정보를 이용한 유사성 검색 방안을 제안한다. 이 검색 방안은 사용자의 질의를 이용하여 각 이미지 객체에 대하여 부분 검색 및 전체 검색을 지원한다. 이 때, 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 지역 특징을 지닌 (거리 r, 각도 $\theta$)의 집합으로 표현되며 같은 객체에 대하여 위치 변화, 크기 변화, 회전시 항상 일정한 값을 지닌다.
본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.
우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 처리과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 부분이 바로 이 순로구분 과정이다. 우정선진국의 순로구분 자동화 시스템은 바코드를 이용하여 순로구분를 자동으로 처리하고 있지만, 국내의 시스템은 순로구분의 전 단계까지만 수행하고 나머지 과정은 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있다. 본 논문에서는 우편물을 자동 검증하는 방법으로 바코드 대신에 우편영상 특징기반의 Virtual ID 사용을 위한 유사한 우편영상 추출방법을 제안한다. 제안 방법은 질의영상과 후보영상간의 유사성을 판별할 때, 각 영상의 수취인 영역에서 추출된 문자열 Bounding Box들의 대응되는 쌍을 결정하고 그 쌍들의 영역이 겹치는 정도를 유사도로 측정하는 방법이다 291개의 우편영상에 대하여 실험한 결과, 289개의 영상이 정상적으로 유사한 우편영상으로 추출되었다. 또한, 유사한 우편영상으로 추출된 영상의 평균개수는 3.78개로 비교적 높게 나왔지만 이는 실험 데이터에 동일 DM 발송 우편물이 연속적으로 위치한 경우가 많았기 때문이다.
한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.
본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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